Thứ Sáu, ngày 11 tháng 2 năm 2011

CFA

CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát (mesured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào.

Tính hiệu lực của mô hình đo lường được kiểm định như thế nào khi dùng CFM và SEM.

EFA khám phá dữ liệu và cung cấp cho nhà nghiên cứu thông tin về việc cần có bao nhiêu nhân tố để đại diện tốt nhất cho dữ liệu.

Trong EFA, tất cả các biến quan sát liên hệ với tất cả các nhân tố bằng một hệ số tải nhân tố (factor loading estimate). Cấu trúc giản đơn đạt được khi mỗi biến quan sát có hệ số tải cao chỉ ở một nhân tố và có hệ số tải thấp ở các nhân tố khác (tức là hệ số tải (loadings) < .4) Đặc điểm nổi bật của EFA là các nhân tố được rút ra từ kết quả thống kê, không phải từ lý thuyết. Nhà nghiên cứu chạy phần mềm và để cho cấu trúc căn bản của ữ liệu quyết định cấu trúc nhân tố. Như thế, EFA đuxocj tiến hành mà không biết có bao nhiêu nhân tố và mỗi biến qua sát sẽ thuộc về nhân tố nào. Các nhân tố xuất hiện chỉ được đặt tên sau
khi tiến hành phân tích nhân tố. CFA và EFA khác nhau ở điểm nầy.

CFA giống EFA về một số khía cạnh, nhưng rất khác về mặt triết học. Trong CFA, nhà nghiên cứu phải nêu rõ cả số lượng nhân tố có được cho một tập hơp biến quan sát và mỗi biến quan sát sẽ tải lên nhân tố nào trước khi tính toán kết quả. Như vậy, kỹ thuật thống kê không phân bổ các biến cho các nhân tố. Thay vào đó, nhà nghiên cứu thực hiện việc phân bổ nầy dựa trên lý thuyết đã được kiểm định trước khi thu được bất kỳ kết quả nào. Ngoài ra, mỗi biến được phân cho chỉ một nhân tố duy nhất, không có trường hợp một biến phân bổ cho hai nhân tố (cross-loadings).

CFA dùng để kiểm định mức độ một mô hình lý thuyết, có trước của các hệ số tải lên các nhân tố cho trước (biến quan sát tải lên nhân tố cụ thể) đại diện cho dữ liệu thực tế.

Như thế, thay vì để cho phương pháp thống kê quyết định số lượng nhân tố và hệ số tải như trong EFA, CFA cho chúng ta biết việc đưa ra các nhân tố về mặt lý thuyết phù hợp với hiện thực (dữ liệu thực tế) đến mức nào. CFA là công cụ để chúng ta "khẳng định" hay "bác bỏ" lý thuyết cho trước của mình.

CFA được dùng để đưa ra một kiểm định mang tính khẳng định lý thuyết đo lường của chúng ta. Một lý thuyết đo lường (a mesuarement theory) chỉ ra các biến quan sát đại diện cho các nhân tố liên quan một cách logic và hệ thống như thế nào trong một mô hình lý thuyết. Nói cách khác, lý thuyết đo lường nêu rõ một loạt các mối quan hệ cho thấy các biến quan sát đại diện như thế nào cho các nhân tố không đo được trực tiếp. Lý thuyết đo lường có thể kết hợp với một lý thuyết cấu trúc để nêu đầy đủ một mô hình SEM.

Lý thuyết đo lường đòi hỏi một nhân tố đuwocj xác định trước tiên. do đó, khác với EFA, trong CFA nhà nghiên cứu dùng lý thuyết đo lường để chỉ rõ trước số lượng nhân tố, cũng như các biến quan sát nào tải lên các nhân tố nầy.

5 nhận xét:

  1. hi anh....em co the lien lac voi anh de nho anh giup 1 it ve doing research khong ah!cám ơn anh!

    Trả lờiXóa
  2. Chào các bạn,
    Mình đã học MBA ở đh bách khoa tp.hcm
    Bạn có thắc mắc gì về làm luận văn thì có thể mail cho mình
    hotrospss@gmail.com
    Mình có kinh nghiệm nhiều về spss, sẽ chia sẻ cho bạn

    Trả lờiXóa
  3. Gửi tác giả: Hình như biến quan sát là observed variable, còn biến phụ thuộc là measured variable. Có sự nhầm lẫn gì ở câu đầu trong bài viết này không ạ?

    Trả lờiXóa
  4. Cho mình hỏi là hệ số tải nhân tố factors loading khi chạy CFA (95%) thì nằm trong khoảng -1.96 đến + 1.96 (hệ số đã chuẩn hoá) có đúng ko vậy?
    Khi mình dùng amos chạy CFA thì phần mềm cũng thông báo rằng hệ số này được nằm trong khoảng nhỏ hơn |2|.
    Mình có thể sử dụng thông tin trên được ko? vì một số bài mình tham khảo thì đa phần factos loading nhỏ hơn 1

    Trả lờiXóa
  5. cho mình hỏi trong EFA có hộp thoại option phần absolute value below có những giá trị nào ( vd: 0,3 hay 0,5)

    Trả lờiXóa